大学生心理健康变化轨迹识别模型

1、数据采集：获取多个周期的目标大学生个人基本信息；个人基本信息包括年龄、性别、所在地，感情状况、生活环境、健康状况和心理咨询意愿等。
2、数据处理：基于个人基本信息，采用SCL-90 量表评估目标大学生周期性心理健康水平得分；采用简易应对方式问卷(SCSQ)评估大学生的应对方式；基于个人基本信息、周期性心理健康水平得分和应对方式，进行权重分配，使用潜变量混合增长模型进行数据分析，对大学生心理健康变化轨迹进行识别和分类。
3、数据应用：可应用于教育机构，揭示大学生心理健康的变化轨迹及其影响因素之间的关系，分析导致大学生心理健康出现恶化的原因，提供针对性的心理健康干预和支持，防止其陷入不良的心理健康轨迹。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于识别大学生心理健康变化轨迹的模型，数据规模为13.6KB且无更新周期，属于静态研究数据。它基于个人基本信息（如年龄、性别、所在地等），结合SCL-90量表和简易应对方式问卷评估心理健康水平，并利用潜变量混合增长模型进行分析，旨在帮助教育机构识别学生心理健康变化趋势、分析恶化原因并提供针对性干预支持。